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有效的分散存储网络 - 海象
区块链通过状态机复制（SMR）范式[35]支持分散计算。但是，它们实际上仅限于几乎不需要数据的分布式应用程序。由于SMR要求所有验证器都能完全复制数据，因此它会导致大量复制因子范围从100到1000，具体取决于每个区块链中的验证器数量。实际上需要完整的数据复制来计算状态，但是当应用程序仅需要存储和检索1个未计算1的二进制大型对象（BLOB）时，它会引入大量的超声波。专用的分散存储[6]网络出现了以更有效地存储斑点。例如，IPFS [28]等早期网络对审查制度提供了强大的阻力，在故障期间的可靠性和可用性增强，仅通过一小部分节点[45]来复制。分散的BLOB存储对于现代分散应用程序非常宝贵。我们突出显示用例：
设计和实现 Azure AI
事件中心捕获是将事件中心中的流式数据自动传送到 Azure Blob 存储或 Azure Data Lake 存储的最简单方法。随后，您可以处理数据并将其传送到您选择的任何其他存储目标，例如 SQL 数据仓库或 Cosmos DB。
可解释 AI (XAI) 简介
链接 • 课程网站：https://hcixaitutorial.github.io/ • 课程幻灯片：http://qveraliao.com/xai_tutorial.pdf • 课前笔记：http://qveraliao.com/chi_course_notes.pdf • AIX360：http://aix360.mybluemix.net/ • 安装 AIX360：https://github.com/Trusted-AI/AIX360 • 代码演示：https://nbviewer.jupyter.org/github/IBM/AIX360/blob/master/examples/tutorials/HELOC.ipynb
北约建模和模拟标准概述...
来源：北约标准化办公室、北约教育和培训网络联盟架构和 FOM 设计 (NETN FAFD)、盟军建模和仿真出版物 AMSP-04 github 站点、NETN-FOM、https://github.com/AMSP-04/NETN-FOM/blob/master/NETN-FOM.md，上次访问时间为 2023 年 9 月 22 日
使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。
![arXiv:2310.02829v1 [eess.IV] 2023 年 10 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\06579e6bea4781d569c631e9f6e68939710b8d1a.webp)
arXiv:2310.02829v1 [eess.IV] 2023 年 10 月 4 日
摘要。脑转移瘤 (BM) 是最常见的脑肿瘤。使用立体定向放射外科治疗多发性 BM 患者需要准确定位转移瘤。神经网络可以协助完成这项通常由人类专家执行的耗时且昂贵的任务。检测小病变尤其具有挑战性，因为它们在现有方法中往往代表性不足。然而，病变检测对所有大小都同样重要。在这项工作中，我们开发了一组神经网络，专门用于检测和分割小 BM。为了完成这项任务，我们训练了几个神经网络，专注于 BM 分割问题的各个方面：我们使用 blob 损失来专门解决病变实例在大小和纹理方面的不平衡，因此不会偏向较大的病变。此外，使用 T1 和 T1 对比增强序列之间的减法序列的模型专注于低对比度病变。此外，我们只针对小病变训练额外的模型。我们的实验证明了额外的 blob 损失和减法序列的效用。然而，在集成中包含专门的小病变模型会使分割结果变差。我们还发现，受领域知识启发的后处理步骤可以在大多数实验中大大提高我们的性能。我们的方法使我们能够向 ASNR-MICCAI BraTS 脑转移挑战赛 2023 提交具有竞争力的挑战参赛作品。
适用于立方体卫星的 CogniSAT-XE1 AI 加速器和视觉处理板
CogniSAT-XE1 TM 板的数据传输和命令控制通过 USB 或以太网接口进行。该板充当机载计算机 (OBC) 上客户端应用程序的服务器。在 OBC 上运行，板操作完全由 Ubotica™ 软件控制。OBC 通过所选接口将固件（启动映像）和 NN blob 和/或 DPE 配置传输到板。初始传输后，图像可以通过接口传输到板，操作结果通过同一接口传回。板的电源循环需要重新传输固件。
物联网与边缘计算集成指南...
2 https://en.wikipedia.org/wiki/Dataspaces 3 迈向欧洲治理的数据共享空间。实现数据交换并释放 AI 潜力。2019 年 4 月 https://bdva.eu/sites/default/files/BDVA%20DataSharingSpace%20PositionPaper_April2019_V1.pdf 4 迈向欧洲治理的数据共享空间。实现数据交换并释放 AI 潜力。2020 年 11 月 https://www.bdva.eu/sites/default/files/BDVA%20DataSharingSpaces%20PositionPaper%20V2_2020_Final.pdf 5 https://design-principles-for-data-spaces.org/ 6 https://www.internationaldataspaces.org/wp-content/uploads/2019/03/IDS-Reference-Architecture-Model-3.0.pdf 7 https://www.data-infrastructure.eu/GAIAX/Redaktion/EN/Publications/gaia-x-technical- architecture.pdf?__blob=publicationFile&v=5。发布 - 2020 年 6 月 8 https://www.data-infrastructure.eu/GAIAX/Redaktion/EN/Publications/gaia-x-technical-architecture.pdf 9 https://www.fiware.org/marketing-material/fiware-for-data-spaces - (2021 年 6 月发布)
以效率，可伸缩性，性能为Gen AI带来选择
来源Intel测量的结果与H100数据源：https：//github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列：128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件：两个Intel Gaudi 3 AI加速器（128 GB HBM）与两个NVIDIA H100 GPU（80 GB HBM）； 。软件：Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息，请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
老虎桥4.1管理指南
将源与Microsoft Azure Blob存储目标配对。。。。。97将源与Amazon S3目标配对。。。。。。。。。。。。。。。。。。98将源与IBM云对象存储目标配对。。。。。。。。99将源与Backblaze目标配对。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101将源与S3兼容对象存储目标配对。。。。。102将源与黑皮对象存储目标配对。。。。。。。。103将源与COEUS目标配对。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。104将源与网络共享目标配对。。。。。。。。。。。。。。106将源与本地音量目标配对。。。。。。。。。。。。。。。107完善自动托管位置的列表。。。。。。。。。。。。108自动数据复制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109空间回收。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110自动数据归档。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112主动同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113操作模式参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114监视数据管理统计信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。115禁用老虎桥。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116